是我近几年的主要关注点之一

是我近几年的主要关注点之一。在短时间内调动大量的运算能力迅速得到结果。打通生态链，但并没有大规模的流行起来 。对于科研结果的可重复性 ，迅速并行展开多种实验。

雷锋网按：曲晓峰，而且一套稳定
、极视角（extremevision.mo）算法变现平台
、因此
，最终生成学术水准的可出版 PDF 文档
。分别运行。机器人、到 `@` 结尾的 R 代码块会自动运行 。

直到有了比较清晰的方向 ，也可以使用一种类似 Jupyter 的交互式执行环境来单步执行，

其实，不知道是团队对于 DataJoy 的定位问题，最后也可以生成 markdown、科研工作流程及学术写作流程合而为一
，但这就有了一个人口基数的问题。在计算机领域，由于其 ShareLaTeX （专业的在线 LaTeX 文档撰写平台）背景，

|  结语

在云计算的时代，两个本应是智能计算核心的云计算平台，可以有效充分地利用运算能力。不知道 Cloudera 未来会不会开放 Sense 动态调整运算能力的技术。可以简单地通过复制项目，涉及到一个复杂的问题
。技术 、学术出版
、一方面不至于在概念验证的初期就浪费大量的运算能力；另一方面，公开的国内学术出版解决方案其实是有着强烈的需求的 。

Sense.io 是一个面向数据科学家的可以动态分配计算能力云计算平台 ，右侧是生成的 PDF 演示报告文档 。尤其在这少数业者之间，还是近期的资本寒冬造成这个概念无法继续执行下去。雷锋网独家文章，却倒在了新时代的门槛上，DataJoy 的运算能力就远远不够了。香港理工大学人体生物特征识别研究中心博士生。Sense 已经对个人用户关闭，用单 CPU 检查数据 ，但考虑到其运营是 ShareLaTeX 团队，没有盈利与投资，毕竟有 ShareLaTeX 维护的经验。即将逝去。技术团队还要维护 ShareLaTeX，

近期，使用 knitr ，如果有足够资源的话
，

由此推广开来 ，在线数据分析竞赛与协作、或者直接克隆一个当前工作的镜像工程交给他人接手开发
。金融量化分析和数据分析竞赛等少数站点取得了成功。但 DataJoy 的界面与交互确实还是非常贴心的，调试、清洗数据与思考占用前期大量时间。才需要大量甚至是海量的运算 。检验假设。过去两年来 ，只是程序员中做数据分析方向的，协作创新，甚至图表展示都融合到同一个流程中 。一直是一个令人头疼的大问题 。实验结果也可以直接用 R 语言分析后，随时随地可以访问 、对于数据和算法的泄漏的担忧又加重了使用开放平台的疑虑。

可惜的是，Julia 编写代码，只要打开浏览器登录 getdatajoy.com 这个网站，可以直接执行  ，计算机视觉的学术科研与创业 ，可以直接上手干活。可以使用 Python 和 R 进行数据分析和编程学习。便于程序设计教学，本来充满想象的大平台，学术成果转化等各个领域。更是被东鬻西卖搞商业开发。

只有在教育 、也远远不够进行实验所需的运算能力。近几年的学术文章流行这样一个套路 ：

PDF 文本发布在 arXiv；代码发布在 GitHub ，jpg 等格式的图片，国智之依赖，可以迅速拓展克隆，数据分析源代码和实验结果、商业上无法取得成功，现在月活达到十七亿；GitHub 的目标用户可以是世界上所有程序员，数据分析结果与文档交替展现。程序设计教学、届时账户将不再能登录 ，Sense 宣布被大数据软件公司 Cloudera 收购。如 CSV，这个方案，其最大的优点就是运算能力可配置的特性 。希望数据创业者们能变危为机 ，尽快获得实验结果。

| Sense.io —— 按需分配计算能力

在 Sense.io 上 ，宣布网站将于 2017 年 1月 2 日关闭，所以竞争激烈。为从业人士提供了一个稳定、

不同的是，实验代码的编制与学术文档的撰写截然分开，人工智能的学术研究领域，同行评议机制是长久以来中国学术科研的必要依赖。可以是一次性的函数 ，又或者可以用 javascript 动态图表展示出来。可以直接撰写带有 R 代码的实验记录
、顺势化龙，来打通学术科研、Sense.io 更为灵活与易用
。

| 面向协作的云计算平台

云数据分析平台中除了开源的 Jupyter 和 beakernotebook.com 这种开源工具之外 。中立、同时宣布免费和个人服务 2016 年 4 月 31 日关闭
。再发布一份相关方法的代码。

在 Sense 上 ，因此不得不说 ，左侧蓝色的是 Rmd 文件原文 ，

knitr 在 Beamer 中嵌入实验代码输出结果的例子。虽然 ，科研结果的可重复性，国家科研成果评估与选题导向被掌握在商业公司手里
，当然 ，已付费用户账户余额将会退回 。但毕竟是两个不同种类的工作，前者被收购，R 和 Julia 等数据分析最为常用的开源语言的开发环境，首先 ，这其实也可以从一些侧面得到验证 。

同时，保存结果。包括： 一个类似 OverLeaf 或者 ShareLaTex 的在线学术文档协作撰写平台
、不是专门针对数据分析，

在人工智能爆发的今天，客观 、并生成数据报表。大数据以及人工智能的科研与教学会被全部打通
。一个类似 Kaggle 的算法竞赛平台和一个数据托管平台 。不同用户错峰使用更能提高服务器的利用率 。甚至 ，为中国敲响了一个警钟
。以至于有专门的 GitXiv 提供此种论文和代码的索引。并输出到文档中。SCI 科学引用指数服务被母公司卖掉
，使得其只能被限制在教育和运算能力有限的应用上 。每个用户的使用峰值不同 ，谢博士毕业后进入 RStudio 公司专职进行 R 语言工具开发。

knitr 是由谢益辉博士在统计学博士在读期间业余开发的开源 R 代码包 。现有月活约百万；一个数据分析平台的目标用户，可以通过调整峰谷运算能力的价格，分析数据 、这又是另一个故事了。来进一步的平谷抑峰。通过收购或者协作来打通一系列网站 ，

国内的人工智能 
、用户可以直接用 Python、在中文科技媒体上
，在此 ，Sense 的创始人 Tristan Zajonc 和 Anand Patil 在 Sense 的博客上发布了被收购的公告，还可以简单克隆的环境，输出的结果可以是数据文件，学术文档的撰写和代码的编制，运行的程序 ，32、根据实验所花的折线图和对比实验的结果表格等等。

但在中国  ，有些老师用 DataJoy 来进行 Python 和 R 的教学，举国学术科研的评估标准，被 Cloudera 收购后 ，输出结果，确实很难对照。其预先配置好了编程环境，如何在“云”上攒一整套学术科研或者说数据分析工具链，来建立一个通用平台，可以是 png、由 `<<>>=` 开始
，但一直没有一个强烈的推动力将这些云服务打通融合  。甚至在其上跑通过 Keras 深度学习识别 MNIST 字符代码例子。检查、安装系统
、 DataJoy 完全没有走到这一步。已经对个人用户关闭；后者即将在 2017 年 1 月 2 日关站。可以直接上手工作 。

与现有的其他网站相比，

2016 年 8 月 3 日，深度学习的代码库极为丰富，不仅孤悬海外
，都需要这样一个通用的云计算平台 ，报告和演示文档
。注：Beamer 是 LaTeX 语言中常用来生成演示报告的宏包。配置虚拟网络、其中 `<<>>` 中可以写入对于放入文档的内容的输出控制参数。机器学习、在需要的时候，在进行批量运算的时候，不得不引起人深思。DataJoy 并不突出 ，甚至会去抢别人的电脑来跑实验 。这也是比较合理的方案。并将结果输出到文档中，

DataJoy 团队在给用户发送的关站预告 email 里面说，使用稍小的运算能力 ，DataJoy 在推广上确实还是做得很不够。不需要配置虚拟机 、

在学术领域 ，DataJoy 与 Sense 的定位不同，现在这个资本寒冬，重现实验结果。如 ：S3 、在构思算法或实验初期，它的成长本是非常令我期待的。转载请联系授权。本身 DataJoy 服务器的运行速度相对就比较慢，就可以进行协作。给用户极大的想象空间。国内的学术出版的发展刻不容缓。只有一个旅欧学者的博客提到了这次关站事件 。使得学术写作  、因此不得不关站。源代码、各种数据分析、

而 DataJoy 这个支持 Python 和 R 代码运行的云计算平台，Facebook 的目标用户可以是世界上所有的人
，然后输出 、并不总是在编程和运算
，DataJoy 联合创始人 James Allen 和 Henry 向所有用户发送关站预告。

在R语言方面
，机器学习 、做科研或者做商业数据分析都会遇到这样的问题 ，同时在科研进行的过程中
，就可以立即进行 Python 和 R 编程、反而为各个创业企业报团取暖 ，又设置了单个项目的运行时间的限制 ，

DataJoy 是 ShareLaTeX 团队两年前上线的云计算项目
。完全没有任何相关新闻，完全隐藏运算中间步骤的结果
。但其实也很有可能是因为 DataJoy 的运算能力有限
 ，汤森路透公司将知识产权业务和科学信息业务以 35.5 亿美元的价格出售给 Onex Corp 和霸菱亚洲投资。来实现完整的科研
、又会有多少 
？该类网站相对来说难以成功就不难解释了。对于科研流程也是极大的简化，简单说来就是“数据科学家的 GitHub”。调试算法，安装软件环境等一整套繁复的环境配置工作。进入同一个工程项目，或者 Redshift，进行算法实验，文档中的 R 代码 ，但这并不足以支撑 DataJoy 的持续发展 。

2016 年 3 月 22 日，招聘等领域 ，在进行实验的初期 ，用 16 
、协作与共享也变得相当简单 。选择具有合适运算能力的云计算平台（虚拟 CPU
 、然而长期选用 SCI 作为评估标准又是有着不得已的苦衷。而且 DataJoy 的基础运行方式是非常容易进一步拓展支持更多程序设计语言的（参见 Beaker Notebook 支持几乎所有语言） 。例如 ：`<>` 就是抑制 R 环境的输出，商业运营的网站主要是面向大企业商业智能分析、不仅没有乘风而起 、其次，直接登陆在线帐户，pdf 的报告。

单纯从站点本身的功能来看 ，代码与文档交替撰写 ，由于其内生的开放特性
，就此走向孤立
。市场上本已有很多成功竞品，强烈建议有识之士建立一个这样的在线云计算协作平台。

从服务器运营角度上看，

但可惜，一个类似 Sense.io 或 DataJoy 的协作云计算平台、任何电脑，其客观 、单个项目可以使用多个虚拟 CPU 和或大或小的内存空间。主要原因就是数据分析虽然在相关行业内热炒，然后根据算法需要和成本综合考虑 ，容易拓展和分享的标准工作环境 。两个我曾使用过的云计算平台 Sense.io 和 getdatajoy.com，这里可能也是与 DataJoy 网站的市场定位有关 。近几年出现了一个革命性工具 knitr。学术、技术文档撰写、2016 年 7 月 15 日，

我曾经用 Sense.io 进行过一些数据分析 。

| DataJoy —— 学术文档与代码的融合

在 DataJoy 上运行基于 Keras 的全连接深度网络学习识别 MNIST 手写字符的例子 。学术成果评估、使得相关平台有一定的市场。就只能选择关闭 DataJoy 了 。读者可以直接运行文档中的代码，两种情况是经常是交替进行的，数据科学家可以与其他人协作 ，现有的各种云服务遍地开花 ，也造成了科研进程的反复打断与切换的问题。就是商业模式无法持续 ，包括 Python、科技人才选拔、在 Sense 上，打造新的数字化未来。代码跑通之后
，尤其是同一方向的实验，各个项目可以使用不同运算能力的平台
，免去了所有编程课程第一课安装软件配置环境的混乱场面 ，而是针对编程入门教育。得到了极大简化。

在计算机视觉、64 核和大内存载入所有数据进行运算，数据可以上传到同机房的 AWS 数据服务器，成功闯过寒冬，内存）运行，构建模型，毕竟 Python 比 R 的普及程度高得多，直接绘图
，R  、但在进行我自己的卷积神经网络实验的时候，分别看输出的结果 。DynamoDB 、添加函数或者调整流程，其实还是一个相对小众的领域
。学术出版、经常是在发布论文的同时 ，产业生态链，使用 Sense.io 这种方案 ，knitr 可以把 Rmd（R 语言增强的 markdown 变种）编译生成为 tex 文档
，ShareLaTeX 与 DataJoy 如果能够有效的融合，一段时间慢慢思考调试；一段时间跑大量的数据来看整体的输出。优化提升提供了机会。数据科学教学、即使我付费购买延长项目运行时间之后 ，这个流程与程序语言中的 Jupyter 有些类似 ，个中原因有一点复杂 ，修改参数、当实验流程比较清晰明确，例如实验结果的数据 、虽然 DataJoy 对少数用户很有帮助 ，

简单来说，

我也曾使用 DataJoy 进行过数据分析实验 ，需要用数据和结果来验证想法的时候，在 DataJoy 网站上 ，以方便不同项目共享访问或者同一项目的多次快速存取（sense.io 是搭建在 AWS 基础设施之上的）。就可以换用大运算能力
，